色彩による香り表現における機械学習を用いたアプローチ

• Project/Area Number: 20K19911
• Research Category: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Basic Section 61060:Kansei informatics-related
• Research Institution: Waseda University
• Principal Investigator: 若田 忠之 早稲田大学, データ科学センター, 講師(任期付) (60758605)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2024-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2022)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000); Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000); Fiscal Year 2020: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 機械学習 / 香り / 色 / 評価語 / 心理

Outline of Research at the Start

本研究では以下の点について検討を行うこととする。
1) 視覚情報の中で「色」の表現可能な印象の範囲の検討
2) 視覚情報を用いたノンバーバルコミュニケーションの検討
3) 機械学習を用いた高精度な色による印象表現の可能性の検討
まず予備調査によって香りの評価に用いる形容詞の収集を行う。次にアプリケーションによる色を用いた評価語のデータセットの作成（調査1）、香りと評価語のデータセットの作成（調査2）を行う。これらのデータセットを用いて、色と評価語の対応関係について機械学習によるモデル作成を行う。最後に機械学習によって構築された印象を介した色と香りのモデルについて、心理評価実験によって評価を行う。

Outline of Annual Research Achievements

コロナで進めていない本研究では、色と香りの心理的な関係を検討するにあたり、従来の心理学的アプローチに加えて械学習の手法を用いることで、色を用いた印象表現の手法を確立し、その精度をより高いものにすることを目的としている。コミュニケーション手段の電子化はこの数年で爆発的に増加した。それに加えてスマートフォンやタブレット等をはじめとして直観的に操作できるデバイスも年代などを問わずに普及している。しかし、それらの技術をもってしても化学的な感覚である匂い、香りといった嗅覚情報については決定的な伝達手段がないのが現状であり、その表現方法を検討するのが本研究の課題である。
本年度は、対人による評価実験を予定していたが、香りを嗅がせるという実験の性質上、Covid19の感染リスクを考慮し、実験を実施することができなかった。

Current Status of Research Progress

4: Progress in research has been delayed.

Reason

対人による香りの評価実験を予定していたが、香りを嗅がせるという実験の性質上、Covid19の感染リスクを考慮し、実験を実施することができなかった。

Strategy for Future Research Activity

2023年度はCovid19の分類変更なども見直されることから、当初予定していた実験を実施することとする。